## Prediksi Penjualan Produk Pada Sistem Penjualan Point of Sale (POS) Dengan Menerapkan Algoritma Apriori
Taufik Hidayat 1* , Yuni Handayani 2 , Muhammad Zainul Mufti 3
1,2,3 Fakultas Komputer dan Desain, Teknik Informatika, Universitas Selamat Sri, Kendal, Indonesia E-mail: 1* Taufikhidayat@uniss.ac.id, 2 yunihandayani@uniss.ac.id, 3 mzmhufty@gmail.com (* : corresponding author)

## Abstrak
Proses  data  transaksi  penjualan  pada  indomaret  sudah  baik,  sudah  tersedianya  aplikasi  penjualan  yang dapat membantu dalam transaksi mengelola penjualan, namun aplikasi yang digunakan tidak mendukung mobilitas dari manajemen dalam memberikan rekomendasi kepada pembeli untuk lebih banyak membeli produk yang nantinya akan meningkatkan pendapatan bisnis, Padahal data tersebut sangat penting untuk dapat  diakses  melalui  online  tanpa  harus  mendatangi  gerai  atau  kantor  indomaret.  Data  berupa  analisa data  penjualan  tersebut  proses  menjadi  informasi  yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  guna meningkatkan  penjualan  produk  maupun  inovasi  produk.  Berdasarkan  masalah  tersebut  maka  dibuatlah suatu  program  aplikasi  analisa  penjualan  menggunakan  Metode  Apriori,  Dan  hasil  akhir  nya  sebuah sistem  aplikasi  secara  fungsional  sudah  dapat  menghasilkan  informasi  untuk  menempatkan  produk  atau item yang kemungkinan akan di beli oleh konsumen secara bersamaan sehingga meningkatkan penjualan seperti  yang  diharapkan  hingga  mampu  meningkatkan  penjualan  dan  memberikan  kemudahan  kepada pihak manajemen untuk mengambil keputusan.
Kata kunci: Sistem penjualan, Apriori, Pengambilan keputusan

## Abstract
The sales transaction data process at Indomaret is good, there is a sales application available that can help  in  managing  sales  transactions,  but  the  application  used  does  not  support  the  mobility  of management  in  providing  recommendations  to  buyers  to  buy  more  products  which  will  later  increase business revenue, even though this data It is very important that it can be accessed online without having to  go  to  an  Indomaret  outlet  or  office.  The  data  in  the  form  of  analysis  of  sales  data  is  processed  into information used for decision making in order to increase product sales and product innovation. Based on these problems, a sales analysis application program was created using the Apriori Method, and the end result is that an application system is functionally able to generate information to place products or items that consumers are likely to buy simultaneously so as to increase sales as expected so as to be able to increase sales and make it easy for management to make decisions.
Keywords: Sales system, Apriori, Decision making

## 1. PENDAHULUAN
Pada  sebuah  bisnis  yang  bergerak  bidang  jasa,  penjualan  produk,  atau  lembaga pendidikan yang terus meningkat di zaman teknologi tentunya tidak akan lepas dari pemrosesan data,  baik  secara  manual  ataupun  dengan  cara  digital.  Hal  ini  merupakan  suatu  rutinitas organisasi  yang  akan  di  lakukan  setiap  harinya  sehingga  perlu  di  manfaatkan  semaksimal mungkin dengan baik dan benar untuk menghasilkan informasi yang akurat dan meningkatkan pendapatan. salah strategi pemasaran yaitu untuk memberikan kemudahan pembeli dengan tata letak  produk  yang  tersusun  dengan  benar  dalam  etalase  toko  untuk  meningkatkan  penjualan yang dapat disesuaikan dengan cara mencermati pola-pola tertentu [1], Dengan memanfaatkan sistem informasi diharapkan dapat meningkatkan aksesibilitas data yang tersaji secara tepat dan akurat  bagi  konsumen,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan  tugas-tugas tersebut secara cepat dan akurat yaitu sebuah sistem komputer, dengan memiliki sebuah sistem informasi yang di proses oleh komputer yang memiliki keunggulan dalam pemrosesan data yang banyak  secara  baik  dan  akurat  maka  data  dapat  diolah,  disimpan,  disajikan,  dianalisa ketepatannya  dan  kecepatan  hasil  yang  dicapai khususnya  dalam  hal  informasi  penjualan barang.  Selain  sistem  informasi  yang  baik  dalam  proses  penjualan  produk  harus  memiliki strategi  dan  kecerdasan  bisnis  agar  dapat  menambah  keinginan  pelanggan  dan  memenuhi
kebutuhan pasar [2].
Dengan  kemajuan  teknologi  ini,  sangat  menguntungkan  untuk  mengembangkan  bisnis khususnya di bidang perdagangan. Dengan adanya pertumbuhan teknologi yang di rancang akan mengakibatkan  bertambahnya  Persaingan  di  dunia bisnis,  karna  banyaknya  perusahaan  sejenis yang  mengakibatkan  semakin  sulit  bersaing  [3],  khususnya  pada  industri  waralaba  seperi indomaret yang menyediakan segala kebutuhan dan pelayanan masyarakat agar menarik minat pelanggan terhadap produk-produk dari berbagai macam merek terkenal yang di perjual belikan.
Salah  satu  strategi  dalam  penjualan  dengan  mendapatkan  pola  penjualan  dari  proses analisa  data  penjualan  yang  menghasilkan  informasi  yang  berguna  bagi  manajer  dalam membuat sebuah keputusan dan menentukan strategi penjualan seperti penentuan paket promo [4],  Diharapkan  dengan  adanya  strategi  promo  dalam  penjualan  akan  meningkatkan  penjualan dengan  cepat,  yang  mana  ini  menjadi  tujuan  utama  perusahaan  tercapainya  keuntungan maksimum. Setiap proses transaksi yang terjadi setiap harinnya maka akan terbentuknya sebuah big  data  yang  dapat  di  manfaatkan  secara  maksimal,  tetapi  akan  sulit  jika  di  analisa  secara manual,  maka  perlu  bantuan  sistem  sehingga  mempermudah  dalam  proses  analisa  pola penjualan [5]. Setelah data diproses akan menghasilkan informasi berupa pola penjualan yang di lalukan  oleh  konsumen.  Dengan  banyaknya  data  transaksi  dapat  dimanfaatkan  berguna  untuk mendapatkan  pola  transaksi  dan  pihak  yang  berwenang  bisa  mengambil  langkah  strategi penjualan dan promosi, sehingga data tersebut tidak hanya menjadi arsip [6].
Proses  yang  terjadi  dalam  data  mining  itu  sendiri  yaitu  proses  mencari  pola  atau  suatu informasi  dari  banyknya  data  transaksi  dengan  menggunakan  beberapa  metode  atau  sebuah algoritma  [7],  algoritma  yang  di  gunakan  pada  data  mining  penelitian  ini  menggunakan Algoritma  Apriori.  Algoritma  apriori  salahsatu  algoritma  dalam  datamining  dengan  aturan asosiatif (Association rule) untuk menentukan pola asosiatif suatu item yang satu terkait dengan item lainnya  [8], pada penelitian ini untuk mentukan item makanan atau minuman yang  dibeli oleh  konsumen.  Penerapan  Algoritma  Apriori,  bertujuan  mencari  pola  kombinasi  item  yang mungkin  saling  berhubungan,  kemudian  dilakukan  tahap  pengujian  terhadap  item  tersebut apakah  sudah  memenuhi  parameter  support  dan  confidence  minimum  yang  diperlukan  untuk nilai ambang batas yang diberikan oleh pengguna. Salah satu keuntungan dalam menggunakan algoritma  apriori  yaitu  adanya  pola  frekuensi  yang  tinggi.  Pola  frekuensi  yaitu  pola-pola  item yang memiliki frekuensi atau nilai support di atas ambang batas tertentu atau minimum support [9].  Tujuan  dari  Pola  frekuensi  untuk  menentukan  rule  asosiatif.  Algoritma  apriori  dapat  di gunakan dalam proses transaksi penjualan, yaitu dengan memberikan hubungan antar item yang terjual pada proses transaksi penjualan [10]. Tuntutan dimana segala sesuatunya menggunakan internet saat ini, industri waralaba indomaret tidak boleh ketinggalan dari kompetitor yang lain maka harus membuat inovasi baru, dengan menerapkan sebuah sistem yang dapat menganalisa dan  memberikan  kesimpulan  yang  membantu  manajer  membuat  keputusan,  penulis menyimpulkan  bahwa  perlunya  perancangan  sebuah  aplikasi  web  yang  bersifat  online  dan mudah diakses tanpa terkendala tempat dan waktu.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  Langkah  yang  dilakukan  oleh  penulih  pada  penelitian  ini  terlihat  pada  gambar  1 berikut:
Gambar 1 Alur Penelitian Keterangan dari alur penelitian: 2.1 Langkah Perencanaan
Pada langkah perencanaan yang di lakukan oleh peneliti di mulai dari Penentuan topik dan  objek  penelitian  merumuskan  masalah  yang  di  temukan  di  lapangan,  menentukan  tujuan penelitian dan Penentuan kebutuhan data.
2.2 Langkah Pengumpulan data
Langkah yang di lakukan untuk memperoleh data yang dilakukan sebagai berikut:
a. Observasi
Proses  dalam  memperoleh  data  dilakukan  observasi  secara  langsung  yaitu  langsung pergi  ke  tempat  penelitian,  dengan  mengamati  proses  yang  terjadi  dan  mencari  masalah tatau  kendala  atau  fenomena  yang  terjadi  di  tempat  penelitian  dan  mencatat  hal-hal, perilaku, pertumbuhan, dan sebagainya.
b. Wawancara
Proses  Wawancara  merupakan  salah  satu  pengumpulan  data  yang  di  lakukan  untuk menemukan  permasalahan  yang  ingin  diteliti,  dengan  cara  ini  penulis  membuat  beberapa pertanyaan  mengenai  apa  yang  akan  diteliti  dan  nantinya  akan  ditujukan  kepada  Area Manajer  Indomaret  Cabang  Gemuh  -  Kendal  dengan  cara  bertemu  dan  mewawancarai secara langsung nararumber bersangkutan.
2.3 Langkah Analisa dan Perancangan
Adapun kegiatan yang dilakukan pada tahapan analisa ini adalah:
a. Analisa proses Sistem Berjalan
Pada tahap ini dengan menganalisis keadaan ataupun kondisi dari sistem yang berjalan saat ini pada toko retail Indomaret Cabang Gemuh - Kendal dalam kegiatan analisa data penjualan.
b. Proses analisa pembuatan Database
Tahap ini  di lakukan  perancangan  database  yang  di  perlukan  dalam  proses  pembuatan sistem dengan merancang model relational database yang bertujuan data memiliki relasi atau  hubungan  antar  setiap  tabel  pada  Sistem  yang  dibangun  yakni  Aplikasi  Analisa Penjualan  Point  Of  Sale  (Pos)  Indomaret    Cabang  Gemuh  –  Kendal  Menggunakan Metode Apriori Berbasis Web
c. Peracangan interface
Perancangan interface merupakan proses membuat rancangan antar muka  yang  mudah di  pahami  oleh  user  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  atau  user  friendly.  Rancangan interface dibuat semenarik mungkin, sehingga sistem tersebut nyaman saat digunakan.

## 2.4 Tahap Implementasi
Pada tahap ini di lakukan proses coding Aplikasi Analisa Penjualan Point Of Sale (POS) Indomaret  Cabang Gemuh – Kendal Menggunakan Metode Apriori, yaitu sebuah sistem yang di  dalamnya  terdapat  perhitungan  yang  kompleks  seperti  rumus  Support itemset  yang  dapat menganalisa  dan  memberikan  hasil  berupa  kesimpulan  tentang  penjualan  produk  yang  dibeli oleh  konsumen  secara  bersamaan,  sehingga  manajer  bisa  mengambil  keputusan  untuk menempatkan  produk  secara  berdekatan  sehingga  meningkatkan  penjualan.  Hasil  dari  tahapan ini  adalah  perangkat  lunak  berbasis  WEB  untuk  menganalisa  pola  penjualan  atau  pembelian konsumen di Indomaret Cabang Gemuh - Kendal.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  set  yang  di  gunakan  adalah  data  transaksi  penjualan  selama  satu  bulan,  proses perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma  Apriori,  proses  awal  dengan
mempersiapkan data set terlihat pada tabel 1, lalu di hitung dengan rumus dan terakhir akan di dapatkan hasil akhirnya.
3.1 Perhitungan Manual Algoritma Apriori
a. Data Set Penjualan
Tabel 1. Data Transaksi Penjualan No Tanggal Trans Item Transaksi 1 2023-03-01 dji  sam  soe  rokok  kretek    pcs    bks  12s,  gudang  garam  rokok  filter  surya  pcs  merah bks 12s, sovia minyak pch 2l, minyakita minyak goreng  pch 1l, pediasure triplesure madu klg 850g, kecap bango  pch 550-520ml 2 2023-03-02 Rokok gudang garam rokok filter surya pcs  bks 16s, pediasure madu klg 850g, kecap bango  pch 550-520ml, beras kepala super  sak 5kg larisst 3 2023-03-03 filma  minyak goreng refill  pch 2000ml, tepung rose brand dan gula pasir putih pck 1kg, tepung rose brand gula pasir kuning pck 1kg, djarum super rokok filter  pcs  bks 12s, dji sam soe rokok filter magnum  bks 12s 4 2023-03-04 minyak  goreng  sovia  pch  2l,  sania  beras  premium    sak  5kg,  le  minerale  air  mineral btl 600ml, susu bayi sgm 2 formula 1000g 5 2023-03-05 kecap bango manis 10050-10034  pch 550-520ml, frisian flag susu kental manis putih pch 545g, susu bubuk dancow coklat box 800g, harumas minyak goreng  pch 2l Dst.. 30 2023-03-30 pucuk harum minuman teh melati btl 350ml, susu sgm ananda 2 formula 1000g, aqua air mineral  btl 600ml, sgm eksplor 3Plus pro-gressmaxx susu pertumbuhan vanila box 900g, baby happy  baby diapers pants 30s  bag large,pepsodent pasta gigi white tub 225g
b. Proses Pencarian Support pada itemset 1
Rumus mencari Support itemset 1
Support (A)= Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi
Diketahui minimum support yang telah ditentukan adalah 3, dan jumlah total transaksi adalah 30, maka hasil supportnya adalah sebagai berikut
Support = * 100 Support = 0.1 * 100 = 10 %
Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  support  yang  dihasilkan  pada  masing  barang  dapat terlihat pada tabel 2 perhitungan support itemset 1 berikut:
Tabel 2. Perhitungan Support Pada Itemset 1
No Nama Barang Qty Transaksi Support Keterangan 1 garnier bright complete vit c facial wash tub 100ml 3 10.00 Lolos 2 Susu bubuk sgm 2 formula bayi 1000g 6 20.00 Lolos 3 Susu bubuk Dan cow fortigro coklat box 800g 5 16.67 Lolos 4 rokok filter option purple bks 12s camel 4 13.33 Lolos 5 Rokok kretek djisamsoe super premium bks 12s 6 20.00 Lolos Dst..
No Nama Barang Qty Transaksi Support Keterangan 44 sgm eksplor 3Plus pro-gressmaxx susu pertumbuhan vanila box 900g 1 3.33 Tidak Lolos
Dari  perhitungan  Support  pada  table  2.  dapat  diketahui  bahwa  sebanyak  22 barang  lolos  pada  perhitungan  support  pada  itemset  1  karena  mempunyai  nilai  >=  10, dan sebanyak 22 barang tidak lolos karena nilai supportnya < 10, sehingga data barang yang  lolos  pada  perhitungan  support  itemset  1  dapat  dilanjutkan  ke  perhitungan selanjutnya yakni perhitungan support pada itemset 2
c. Proses pencarian Support pada itemset 2
Rumus mencari Support itemset 2
Support (A n B) = Jumlah Transaksi mengandung A dan B Total Transaksi
Diketahui minimum support yang telah ditentukan adalah 3, dan jumlah total transaksi adalah 30, maka hasil supportnya adalah sebagai berikut
Support =
* 100 Support = 0.1 * 100 = 10 %
Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  support  yang  dihasilkan  pada  masing  barang  terlihat pada tabel 3 perhitungan support itemset 2 berikut:
Tabel 3. Perhitungan Support Pada Itemset 2
No Item 1 Item 2 Jumlah Support Keterangan 1 rose brand gula pasir kuning pck 1kg Rokok kretek djisamsoe super premium bks 12s 4 13.33 Lolos 2 le minerale air mineral btl 600ml Susu bubuk sgm 2 formula bayi 1000g 3 10.00 Lolos 3 le minerale air mineral btl 600ml pepsodent pasta gigi white tub 225g 4 13.33 Lolos 4 dji sam soe rokok filter magnum bks 12s sgm eksplor 1Plus pro- gressmaxx susu pertumbuhan madu box 900g 3 10.00 Lolos 5 Susu bubuk sgm 2 formula bayi 1000g pepsodent pasta gigi white tub 225g 3 10.00 Lolos Dst.. 30 Susu bubuk Dan cow fortigro coklat box 800g frisian flag susu kental manis cokelat pch 545g 1 3.33 Tidak Lolos
Dari  perhitungan  Support  pada  table  3.  dapat  diketahui  bahwa  sebanyak  7 kombinasi 2 barang lolos pada perhitungan support pada itemset 2 karena mempunyai nilai >= 10, dan sebanyak 23 kombinasi 2 barang tidak lolos karena nilai supportnya < 10,  sehingga  data  barang  yang  lolos  pada  perhitungan  support  itemset  2  dapat dilanjutkan ke perhitungan selanjutnya yakni perhitungan support pada itemset 3
d. Proses perncarian itemset 3
Rumus mencari Support itemset 3
Support (A n B n C) = Jumlah Transaksi mengandung A, B dan C
Total Transaksi
Diketahui minimum support yang telah ditentukan adalah 3, dan jumlah total transaksi adalah 30, maka hasil supportnya adalah sebagai berikut
Support = * 100 Support = 0.1 * 100 = 10 %
Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  support  yang  dihasilkan  pada  masing  barang  terlihat pada tabel 4 perhitungan support itemset 3 berikut:
Tabel 4. Perhitungan Support Pada Itemset 3
No Item 1 Item 2 Item 3 Jumlah Support Keterangan 1 rose brand gula pasir kuning pck 1kg camel rokok filter option purple bks 12s Rokok kretek djisamsoe super premium bks 12s 4 13.33 Lolos 2 rose brand gula pasir kuning pck 1kg dji sam soe rokok filter magnum bks 12s pepsodent pasta gigi white tub 225g 0 0.00 Tidak Lolos 3 le minerale air mineral botol 600ml dji sam soe rokok filter magnum bks 12s pepsodent pasta gigi white tub 225g 0 0.00 Tidak Lolos 4 Susu bubuk sgm 2 formula bayi 1000g dji sam soe rokok filter magnum bks 12s pepsodent pasta gigi white tub 225g 0 0.00 Tidak Lolos 5 dji sam soe rokok filter magnum bks 12s le minerale air mineral btl 600ml sgm eksplor 1Plus pro- gressmaxx susu pertumbuhan madu box 900g 0 0.00 Tidak Lolos Dst.. 30 rose brand gula pasir kuning pck 1kg camel rokok filter option purple bks 12s pepsodent pasta gigi white tub 225g 0 0.00 Tidak Lolos
Dari  perhitungan  Support  pada  table  4.  dapat  diketahui  bahwa  sebanyak  1 kombinasi 3 barang lolos pada perhitungan support pada itemset 3 karena mempunyai nilai >= 10, dan sebanyak 29 kombinasi 3 barang tidak lolos karena nilai supportnya < 10,  sehingga  data  barang  yang  lolos  pada  perhitungan  support  itemset  3  dapat dilanjutkan ke perhitungan selanjutnya yakni perhitungan Confidence
e. Pembentukan Aturan Asosiasi
Support (A)=         ∑item yang dibeli sekaligus ∑jumlah transaksi pada bagian antecedent

## Pembentukan Rule:
1. Rule yang dipakai adalah jika “Jika A maka B”, dimana A adalah antecendent dan B adalah consequent
2. Untuk antecendent jumlah lebih dari 1 jenis, untuk consequent 1 jenis
Dari data perhitungan support itemset 1,2 dan 3 maka didapatkan himpunan frekuensi item set (FK) yang dapat terlihat pada tabel 5 rule asosiasi itemset 2 berikut:
Tabel 5. Pembentukan Rule Asosiasi Dari itemset 2
No Rule Item 1 Item 3 1 rose brand gula pasir kuning pck 1kg dji sam soe rokok filter magnum bks 12s 2 le minerale air mineral btl 600ml Susu bubuk sgm 2 formula bayi 1000g 3 le minerale air mineral btl 600ml pepsodent pasta gigi white tub 225g 4 dji sam soe rokok filter magnum bks 12s sgm eksplor 1Plus pro-gressmaxx susu pertumbuhan madu box 900g 5 Susu bubuk sgm 2 formula bayi 1000g pepsodent pasta gigi white tub 225g 6 rose brand gula pasir kuning pck 1kg camel rokok filter option purple bks 12s 7 camel rokok filter option purple bks 12s dji sam soe rokok filter magnum bks 12s Tabel 6. Pembentukan Rule Asosisasi Dari Itemset 3 No Rule Item 1 Item 2 Item 3 1 rose brand gula pasir kuning pck 1kg camel rokok filter option purple bks 12s dji sam soe rokok filter magnum bks 12s
Sehingga  aturan  asosiasi  pada  2  itemset  adalah  sebagai  berikut  dari  itemset  2 terdapat  7  kombinasi  dimana,  aturan  asosiasi  bisa  a  dan  b  atau  b  dan  a  maka pembentukan  aturan  asosiasi  sebagai  berikut  sehingga  dari  7  kombinasi,  berubah menjadi  14  aturan  asosiasi  dan    aturan  asosiasi  pada  3  itemset  adalah  sebagai  berikut dari  itemset  3  terdapat  1  kombinasi  dimana,  aturan  asosiasi  bisa  1(x,  y  dan  z)  atau  2. (x,z dan y) atau 3. (y,z dan x) atau  4.(y, x dan z) atau 5.(z,x dan y) atau 6. (z,y dan x) sehingga dari 1 kombinasi, berubah menjadi 6 aturan asosiasi
Diketahui minimum confidence yang telah ditentukan adalah 3, dan jumlah total transaksi adalah 30, maka hasil supportnya adalah sebagai berikut
Confidence =
* 100
Confidence = 0.1 * 100 = 10 %
Sehingga  bisa  dikatakan  bahwa  confidence  yang  dihasilkan  pada  kombinasi  2  item barang terlihat pada tabel 7 nilai confidence dari 2 itemset :
1) Pencarian Nilai Confidence
Pencarian Nilai Confidence Dari 2 Itemset
Tabel 7. Pencarian Nilai Confidence Dari 2 Itemset
No Pola X => Y Support X U Y Support X Confidence KET 1 A rose brand gula pasir kuning pck 1kg => 13.33 20 66.65 Lolos B camel rokok filter option purple bks 12s 2 B camel rokok filter option purple bks 12s => 13.33 13.33 100.00 Lolos A rose brand gula pasir kuning pck 1kg 3 A rose brand gula pasir kuning 1kg => 13.33 20 66.65 Lolos
No Pola X => Y Support X U Y Support X Confidence KET B dji sam soe rokok filter magnum bks 12s 4 B dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => 13.33 20 66.65 Lolos A rose brand gula pasir kuning pck 1kg 5 A dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => 10 20 50.00 Lolos B sgm eksplor 1Plus pro- gressmaxx susu pertumbuhan madu box 900g Dst.. 14 B dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => 13.33 20 66.65 Lolos A camel rokok filter option purple bks 12s
Pencarian  Nilai  Confidence  Dari  3  Itemset  terlihat  pada  tabel  8  Nilai  Confidence Dari 3 Itemset
Tabel 8. Pencarian Nilai Confidence Dari 3 Itemset
No Pola X => Y Support X U Y Support X Confidence KET 1 A,B rose brand gula pasir kuning pck 1kg , camel rokok filter option purple bks 12s => 13.33 13.33 100 Lolos C dji sam soe rokok filter magnum bks 12s 2 A,C camel rokok filter  option purple bks 12s , dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => 13.33 13.33 100 Lolos B rose brand gula pasir kuning pck 1kg 3 B,C dji sam soe rokok kretek super premium bks 12s , rose brand gula pasir  kuning pck 1kg => 13.33 13.33 100 Lolos A camel rokok filter option purple bks 12s 4 B,A rose brand gula pasir kuning pck 1kg => 13.33 20 66.65 Lolos C dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, camel rokok filter option purple bks 12s 5 C,A camel rokok filter option purple bks 12s => 13.33 13.33 100 Lolos B rose brand gula pasir kuning pck 1kg , dji sam soe rokok filter magnum bks 12s 6 C,B dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => 13.33 20 66.65 Lolos
No Pola X => Y Support X U Y Support X Confidence KET A camel rokok filter option purple bks 12s , rose brand gula pasir kuning pck 1kg
2) Pengujian Uji Lift
Lift  merupakan  proses  peningkatan  rasio  meningkatnya  item  barang  A  saat proses  menjual  Item  barang  b  atau  c  Untuk  mendapatkan  nilai  lift  menggunakan rumus berikut:
Lift = x 100
Sehingga dari perhitungan rumus uji lift dapat dihasilkan perhitungan uji lift terlihat pada tabel 9 perhitungan uji lift aturan asosiasi berikut:
Tabel 9. Perhitungan Uji Lift Aturan Asosiasi
NO KOMBINASI ATURAN ASOSIASI FINAL Nilai Confidence dari support x u y / support x Support Y LIFT 1 rose brand gula pasir kuning pck 1kg, camel rokok filter option purple bks 12s => dji sam soe rokok filter magnum bks 12s 100 20 5.00 2 camel rokok filter option purple bks 12s , dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => rose brand gula pasir kuning pck 1kg 100 20 5.00 3 dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, rose brand gula pasir kuning pck 1kg => camel rokok filter option purple bks 12s 100 13.33 7.50 4 rose brand gula pasir kuning pck 1kg => dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, camel rokok filter option purple bks 12s 66.65 13.33 5.00 5 camel rokok filter option purple bks 12s => rose brand gula pasir kuning pck 1kg , dji sam soe rokok filter magnum bks 12s 100 13.33 7.50 Dst.. 20 dji sam soe rokok filter magnum bks 12s => camel rokok filter option purple bks 12s 66.65 13.33 5.00
f. Hasil Analisa
Berdasarkan  perhitungan  uji  lift  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya,  maka  dapat disimpulkan hasil analisa yang terlihat pada tabel 10 hasil analisa sebagai berikut:
Tabel 10. Hasil Analisa Dai Aturan Asosiasi
No HASIL ANALISA 1 Jika konsumen membeli rose brand gula kuning pck 1kg , camel rokok filter option purple bks
12s,maka konsumen juga akan membeli dji sam soe rokok filter magnum bks 12s
2 Jika konsumen membeli camel rokok filter option purple bks 12s, dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, maka konsumen juga akan membeli rose brand gula pasir kuning pck 1kg
3 Jika konsumen membeli dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, rose brand gula pasir kuning pck 1kg,maka konsumen juga akan membeli camel rokok filter option purple bks 12s
4 Jika konsumen membeli rose brand gula pasir kuning pck 1kg,maka konsumen juga akan membeli dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, camel rokok filter option purple bks 12s
5 Jika konsumen membeli camel rokok filter option purple bks 12s,maka konsumen juga akan membeli
No
HASIL ANALISA
rose brand gula pasir kuning pck 1kg , dji sam soe rokok filter magnum bks 12s
Dst..
20 Jika konsumen membeli dji sam soe rokok filter magnum bks 12s, maka konsumen juga akan membeli camel rokok filter option purple bks 12s
3.2 Implementasi Sistem
a. Implementasi halaman proses algoritma apriori
Yang terlihat pada gambar 2 merupakan halaman proses algoritma apriori, proses di  awali  dengan  memilih  data  pada  bulan  berapa  yang  di  pilih  untuk  di  lakukan perhitungan dengan algoritma Apriori
Gambar 2. Halaman Proses Algoritma Apriori
b. Table hasil rule association
Pada  gambar  3  terlihat  halaman rule  association merupakan  hasil  dari premrosesan data dengan algoritma apriori berupa rule association
Gambar 3. Halaman Rule Association c. Detail hasil rule
Yang terlihat pada gambar 4 merupakan detail dari penjelasan rule yang terbentuk dari prosess perhitungan dengan menggunakan algoritma apriori
Gambar 4. Detai Hasil Rule
d. Hasil Analisa
Yang  terlihat  pada  gambar  5  adalah  halaman  hasil  analisa  setelah  proses penentuan  rule  association  berupa  hasil  analisa  atau  kesimpulan  akhir  dari  proses perhitungan algoritma apriori.
Gambar 5. Hasil Analisa
e. Implementasi hasil laporan Analisa Apriori
Pada  gambar  6  terlihat  bentuk  laporan  akhir  hasil  analisa  apriori  yang  dapat  di cetak  dan  menjadi  bahan  acuan  bagi  manager  dalam  mengambil  keputusan  dalam penempatan barang untuk meningkatkan penjualan.
Gambar 6. hasil laporan Analisa Apriori

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan,  output  dan  pengujian  dari  aplikasi  Penerapan  Metode Apriori  Pada  Aplikasi Point  Of  Sale (POS)    Berbasis  Web  di  Indomaret  Cabang  Gemuh  - Kendal dapat disimpulkan bahwa :
1. Dari proses transaksi penjualan yang menumpuk dapat maksimalkan untuk mencari strategi penjualan  dan  meningkatkan  efesiensi  penempatan  posisi  barang  pada  sebuah  toko  dengan cara menerapkan algoritma apriori dan aturan asosiasi.
2. Aplikasi  implementasi  algoritma  apriori  pada  transaksi  penjualan  yang  dibangun  mampu menemukan  pola  penjualan  produk  berdasarkan  kecenderungan  yang  muncul  bersamaan dalam sebuah transaksi penjualan. dan aplikasi yang dibangun menghasilkan informasi yang memberikan  pengetahuan  bagi  manajemen  indomaret  maupun  pengguna  untuk mengoptimalkan penjualannya.
Karena  masih  banyak  kekurangan  pada  penelitian  ini,  di  harapkan  dapat  di  sempurnakan pada penelitian berikutnya seperti:
1. Aplikasi  ini  masih  terbatas  pada  import  data  penjualan  dalam  bentuk  microsoft  excel sehingga  diperlukannya  pengembangan  aplikasi  untuk  mengimport  data  dalam  format  pdf maupun format lainnya.
2. Aplikasi  Penerapan  Metode  Apriori  ini  masih  memiliki  kelemahan  dalam  melakukan  scan data  setiap  kali  iterasi  didalam  pembentukan  kombinasi  itemset,    sehingga    membutuhkan waktu dalam menganalisa data  yang cukup besar. Oleh sebab itu diperlukan algoritma lain seperti  algoritma  fp-growth  untuk  perbandingan  dan  menguji  sejauh  mana  aplikasi  yang dibangun dapat diandalkan dalam menemukan pola penjualan item item produk berdasarkan kecenderungan yang muncul bersamaan pada database dalam skala besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Aldino, “Penerapan Algoritma Eclat Dan Apriori Pada Data Mining Untuk Market Baset Analisis Penjualan,” J. Data Min. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, p. 28, 2022, doi: 10.33365/jdmsi.v3i2.2207.
[2]  M.  Syahril,  K.  Erwansyah,  and  M.  Yetri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Pola Penjualan  Peralatan  Sekolah  Pada  Brand  Wigglo  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori,” J- SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist.  Komput.  TGD) ,  vol.  3,  no.  1,  p.  118,  2020,  doi: 10.53513/jsk.v3i1.202.
[3]  Y.  M.  Kristania  and  S.  Listanto,  “Implementasi  Data  Mining  Terhadap  Data  Penjualan  Dengan Algoritma Apriori Pada Pt. Duta Kencana Swaguna,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, p. 364, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1973.
[4]  H.  Hertyana,  A.  Desianty,  E.  Rahmawati,  and  E.  Mufida,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  dalam Meningkatkan Strategi Penjualan pada Toko Miring,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 6, no. 2, pp. 158–163, 2022, doi: 10.54367/means.v6i2.1524.
[5]  A. Darmawan and T. Kristiana, “Analisis Pola Penjualan  Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada  Koperasi  Karyawan  Yayasan  Anakku,” J.  Ris.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  31–36,  2019,  doi: 10.34288/jri.v2i1.68.
[6]  S. Wahyu S, N. Nurchim, and R. Susanto, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Apriori pada Penjualan  di  New  Java  Steak,” DutaCom ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  99–104,  2022,  doi: 10.47701/dutacom.v15i2.2011.
[7]  Y.  Yendrizal,  “Data  Mining  Penjualan  Tanaman  Hias  dengan  Algoritma  APRIORI  Pada  Toko Flores  Elishabet,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  472,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2110.
[8]  W.  Choiriah,  “Analisis  Penjualan  E-Tiket  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Cv.  Guti  Mulia Wisata,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 21–27, 2019, doi: 10.31849/zn.v1i1.2382.
[9]  H.  O.  L.  Wijaya,  A.  A.  T.  S,  A.  Armanto,  and  W.  M.  Sari,  “Prediksi  Pola  Penjualan  Barang  pada UMKM XYZ dengan Metode Algoritma Apriori,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 4, p. 432, 2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4200.
[10]  B.  Lienata,  I.  Fenriana,  and  R.  D.  Safitri,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Pakaian  Brand Expand Dengan Algoritma Apriori Menggunakan Metode Association Rules PT. Vidiaelok Lestari Garmindo,” Algor , vol.
0577, no. September, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.ubd.ac.id/index.php/algor/article/view/647%0Ahttps://jurnal.ubd.ac.id/index.php/algor/ article/download/647/634